[发明专利]一种稻谷霉变真菌菌落无损识别的方法

摘要

本发明涉及一种基于计算机视觉技术对稻谷霉变真菌菌落的无损识别和区分方法，属于一种新型的真菌鉴定技术。通过计算机视觉装置，获取真菌菌落图像，对真菌菌落图像处理后，提取图像参数，优选特征参数。利用模式识别技术对不同真菌菌落特征进行分析，最终达到对真菌的识别和区分。本方法可以实现对真菌种类的准确识别，比传统的人工形态学鉴定和生物学鉴定更加快速、准确、方便。该方法不仅为真菌鉴定提供了一种新方法，而且对稻谷霉变的预防控制有很重要的意义。

主权项

1.一种稻谷霉变真菌菌落无损识别的方法，包括真菌培养、使用计算机视觉图像采集系统进行图像采集、图像处理、特征参数提取、识别模型构建，其中，1)计算机视觉系统由计算机、相机、光源、支架和底座组件构成，其中，相机采用型号为NEX‑6的索尼相机，自动白平衡，光圈f/9.0，曝光时间为1/15s，ISO 100，焦距为30mm；光源由两条LED灯组成，每条功率12W，长度为33cm，可手动调节亮度；底座是由一块30cm×30cm×1.1cm的金属板组成，底座上有螺孔，用来调节和固定支架；电脑型号为Dell Optiplex 7010、3.4GHz、内存8G、显卡256M GeForce GT240；2)真菌培养真菌菌种活化两次，采用PDA培养基，培养温度为28℃，湿度60％，每次活化时间为3天，将活化好的真菌进行纯培养；3)图像采集对真菌菌落图像进行采集，采集时间为真菌生长第1天、第2天、第3天、第4天；4)图像处理对真菌菌落图像进行图像处理，主要算法有图像归一化、转灰度、去除培养皿边缘、实验法阈值分割、二值化、去噪、求最大连通区域、图像内部填充和最终得到目标菌落图像，建立能对不同类真菌图像通用的图像处理算法；5)特征参数提取①颜色特征：确定了描述颜色特征的六个分量，红色分量R、绿色分量G、蓝色分量B、亮度Y、色度V和U；②形态特征：菌落面积S、周长L、外界矩形高度H和宽W；③纹理特征：采用局部二进制纹理描述子，特征参数为LBP0～LBP255，共256个数据；④特征选取：将颜色、形态和纹理特征共266个数据依次排列成矩阵，通过选取确定最佳特征参数，其中，对第二天真菌识别，确定了16个特征参数，特征变量集v为R、G、B、Y、U、V、S、H、W、LBP28、LBP30、LBP60、LBP112、LBP205、LBP223、LBP255；对第三天真菌识别，确定了13个特征参数，特征变量集v为R、G、B、Y、U、V、S、H、W、LBP28、LBP205、LBP215、LBP255；对第四天真菌识别，确定13个特征参数，特征变量集v为R、G、B、Y、U、V、S、H、LBP8、LBP63、LBP205、LBP240、LBP255；6)识别模型构建其中，构建的支持向量机模型(SVM)为：将特征变量集v作为输入值，真菌种类作为输出值，核函数为径向基函数，核函数参数gamma值均为0.0312，惩罚系数cost值为1；其中，随机森林模型(RF)为：分类树为300棵，将特征变量集v作为输入值，真菌种类作为输出值；其中，构建的偏最小二乘模型(PLSDA)和线性判别模型(LDA)为：将特征变量集v作为输入值，真菌种类作为输出值。